CN111610504A - 一种基于场面监视雷达的静止目标检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于民用航空技术领域,具体涉及一种基于场面监视雷达的静止目标检测方法及系统,所述方法包括以下步骤:获取被监视目标的N个测量值,并生成关于测距和测角的两个对列;根据两个队列分别计算两个维度上的距离检验统计量和角度检验统计量;判断距离检验统计量和角度检验统计量是否都满足统计检验要求,若是则确定目标处于静止状态,若否则确定目标处于运动状态。本发明根据雷达探测到的数据,通过统计检验来判断被监视目标的当前状态,从而实现对目标的运动状态和静止状态检测,便于对处于不同状态的目标采用不同的跟踪方式,避免了静止目标跟踪丢失的情况发生,从而实现对目标全时段的准确跟踪和管理。
Description
技术领域
本发明属于民用航空技术领域,具体涉及一种基于场面监视雷达的静止目标检测方法及系统。
背景技术
近年来全球的航空运输业发展得迅速,航空公司的规模日益壮大,导致机场内飞机起飞架次大大增加,同时,机场内的车辆移动量也有较大提高,因而对机场进行合理有效的监视是机场管理的重要方向。为了适应未来不断增加的航班数量、提高旅客处理能力,国内多个机场完成改扩建,不少机场拥有两根跑道,有的机场拥有三根甚至更多的跑道。
在机场单凭机场塔台管制员目视、语音通信指挥以及地勤人为干预来维持机场的正常运转,会受到气候、地理环境以及人身体疲劳等方面的影响,已经越来越难以满足航空业快速发展的需要,也对机场的安全运行提出了严峻挑战。在现有技术中,机场场面监视雷达通过收发电磁信号探测机场场面上的飞机和车辆等目标,成为机场场面监控的重要手段。与广播式自动相关监视系统(ADS-B)、基于应答机的多基站定位系统等其他监测手段相比,机场场面监视雷达具有不需要目标合作、作用距离远、数据率高以及全天时和全天候条件下工作等优点。从20世纪60年代开始,国外开始将场面监视雷达用于机场地面监控。目前国际上生产场面监视雷达(Surface Movement Radar,SMR)的主要厂家有法国的Thales公司、丹麦的Terma公司、西班牙的Indra公司、美国的Selex公司等。
在传统的目标跟踪与数据处理系统中,主要通过滑动波门检测来完成目标航迹起始,在跟踪过程中也需要环形波门来完成目标跟踪,这对固定翼飞行器目标,具有失速特征的目标来说没有什么问题。但是对于场面目标,尤其是在停机位,或者是在滑行的过程中,且中间存在静止状态的目标,用以上的方法就不适合,会存在目标航迹起始失败,目标跟踪丢失的现象。从而导致监视目标与飞行计划关联失败或丢失的情况,会增加管制员对航空器与飞机计划多次关联的负担。
传统的空管场面监视雷达数据处理有以下几个明显的弊端:
(1)静止起始目标没有统一有效的方法,容易出现目标不能起始的错误。实际中主要依赖人工,人工通过手动方式起始目标,容易造成“错、忘、漏”的现象。
(2)飞机在滑行的过程中,会出现滑行暂停/停止的现象,在早晚放飞的高峰时段尤为明显。使用传统方式会导致目标丢失的现象,但是在SMR的一次回波图上依然可以见到该目标的明晰图像。实际中出现该现象,依然需要人工进行目标起始,而且还要手动完成目标的关联处理。
(3)在监视地面飞行器目标发生暂停/停止的状态时,由于固有测量误差,会出现目标发生正太随机游动现象,此时传统的监视处理系统要么会将该目标进行波门过滤,从而丢失目标;要么会进行跟踪,从而导致目标跟踪乱飘,会给管制员带来不必要的工作量,从而触发场面非法侵入警告进而影响场面航空安全。
导致上述缺点的原因:
(1)目标跟踪方式没有因地制宜,采用传统的空中目标跟踪方式对地面目标进行跟踪,显然没有考虑到地面目标并没有失速这一特征,从而导致目标跟踪丢失,或者因为测量不准导致的目标跟踪游动的情况时有发生。
(2)地面目标跟踪,没有出现明显的较为特定的跟踪方式,没有从数据发生和产生的机理中导出静止目标处理方法,导致地面目标跟踪没有空中目标跟踪流畅,时常发生虚警和漏警现象。这对场面管制人员来说,带来了较大不必要的工作量。
鉴于现有技术的不足,立足我国大型机场场面监视雷达的实际业务需求,本发明为管制目标监视和运行安全提供一种新的技术手段,从而便于对处于不同状态的目标采用不同的跟踪方式。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,本发明提供了一种基于场面监视雷达的静止目标检测方法及系统,根据雷达探测到的数据,通过统计检验来判断被监视目标的当前状态,从而实现对目标的运动状态和静止状态检测,便于对处于不同状态的目标采用不同的跟踪方式,避免了静止目标跟踪丢失的情况发生,从而实现对目标全时段的准确跟踪和管理。
第一方面,本发明提供了一种基于场面监视雷达的静止目标检测方法,包括以下步骤:
获取被监视目标的N个测量值,并生成关于测距和测角的两个对列;
根据两个队列分别计算两个维度上的距离检验统计量和角度检验统计量;
判断距离检验统计量和角度检验统计量是否都满足统计检验要求,若是则确定目标处于静止状态,若否则确定目标处于运动状态。
优选地,所述获取被监视目标的N个测量值,并生成关于测距和测角的两个对列,具体为:
通过雷达获取被监视目标的N个测量值(Rai,Azi){i=1,...,N},Rai表示测距值,Azi表示测角值;
根据N个测距值生成测距队列Rai(i=1,2,...,N);
根据N个测角值生成测角队列Azi(i=1,2,...,N)。
优选地,所述根据两个队列分别计算两个维度上的距离检验统计量和角度检验统计量,具体为:
优选地,所述判断距离检验统计量和角度检验统计量是否都满足统计检验要求,若是则确定目标处于静止状态,若否则确定目标处于运动状态,具体为:
判断距离检验统计量是否大于临界值,若是,则目标在距离维度上发生了位移处于运动状态,若否,则目标在距离维度上没有发生位移处于静止状态;
判断角度检验统计量是否大于临界值,若是,则目标在角度维度上发生了位移处于运动状态,若否,则目标在角度维度上没有发生位移处于静止状态;
目标在距离维度和角度维度上都处于静止状态时,则确定目标处于静止状态,目标在距离维度上和/或角度维度上处于运动状态时,则确定目标处于运动状态。
优选地,所述的一种基于场面监视雷达的静止目标检测方法,还包括以下步骤:
对处于静止状态的目标采用地面跟踪方式进行跟踪,或对处于运动状态的目标采用空中跟踪方式进行跟踪。
第二方面,本发明提供了一种基于场面监视雷达的静止目标检测系统,适用于第一方面所述的基于场面监视雷达的静止目标检测方法,包括:
数据获取单元,用于获取被监视目标的N个测量值,并生成关于测距和测角的两个对列;
统计量计算单元,用于根据两个队列分别计算两个维度上的距离检验统计量和角度检验统计量;
判断分析单元,用于判断距离检验统计量和角度检验统计量是否都满足统计检验要求,若是则确定目标处于静止状态,若否则确定目标处于运动状态。
优选地,所述获取被监视目标的N个测量值,并生成关于测距和测角的两个对列,具体为:
通过雷达获取被监视目标的N个测量值(Rai,Azi){i=1,...,N},Rai表示测距值,Azi表示测角值;
根据N个测距值生成测距队列Rai(i=1,2,...,N);
根据N个测角值生成测角队列Azi(i=1,2,...,N)。
优选地,所述根据两个队列分别计算两个维度上的距离检验统计量和角度检验统计量,具体为:
优选地,所述判断距离检验统计量和角度检验统计量是否都满足统计检验要求,若是则确定目标处于静止状态,若否则确定目标处于运动状态,具体为:
判断距离检验统计量是否大于临界值,若是,则目标在距离维度上发生了位移处于运动状态,若否,则目标在距离维度上没有发生位移处于静止状态;
判断角度检验统计量是否大于临界值,若是,则目标在角度维度上发生了位移处于运动状态,若否,则目标在角度维度上没有发生位移处于静止状态;
目标在距离维度和角度维度上都处于静止状态时,则确定目标处于静止状态,目标在距离维度上和/或角度维度上处于运动状态时,则确定目标处于运动状态。
优选地,所述的一种基于场面监视雷达的静止目标检测系统,还包括目标跟踪单元,目标跟踪单元用于对处于静止状态的目标采用地面跟踪方式进行跟踪,或对处于运动状态的目标采用空中跟踪方式进行跟踪。
本发明的技术方案,根据雷达探测到的数据,通过统计检验来判断被监视目标的当前状态,从而实现对目标的运动状态和静止状态检测,便于对处于不同状态的目标采用不同的跟踪方式,避免了静止目标跟踪丢失的情况发生,从而实现对目标全时段的准确跟踪和管理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中,类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中,各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1为本实施例中基于场面监视雷达的静止目标检测方法流程图;
图2为本实施例中雷达捕捉目标的示意图;
图3为本实施例中目标原始数据图;
图4为本实施例中根据数据计算后得到的计算结果图;
图5为本实施例中目标跟踪图。
图6为本实施例中基于场面监视雷达的静止目标检测系统结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
应当理解,当在本说明书和所附权利要求书中使用时,术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解,在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样,除非上下文清楚地指明其它情况,否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解,在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样,术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地,短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
实施例一:
本实施例提供了一种基于场面监视雷达的静止目标检测方法,如图1所示,包括以下步骤:
S1,获取被监视目标的N个测量值,并生成关于测距和测角的两个对列;
S2,根据两个队列分别计算两个维度上的距离检验统计量和角度检验统计量;
S3,判断距离检验统计量和角度检验统计量是否都满足统计检验要求,若是则确定目标处于静止状态,若否则确定目标处于运动状态;
S4,对处于静止状态的目标采用地面跟踪方式进行跟踪,或对处于运动状态的目标采用空中跟踪方式进行跟踪。
本实施例中,在航空器准备起航或正在起航过程中,采用雷达对航空器进行探测并得到探测的值,基于探测的值进行统计检验分析,判断航空器处于静止状态还是运动状态,进而采用对应的跟踪方式。
其中,步骤S1具体为:
通过雷达获取被监视目标的N个测量值(Rai,Azi){i=1,...,N},Rai表示测距值,Azi表示测角值;
根据N个测距值生成测距队列Rai(i=1,2,...,N);
根据N个测角值生成测角队列Azi(i=1,2,...,N)。
本实施例中的被监视目标即为航空器,测距值即为雷达测得的航空器的距离值,测距队列包括了若干测距值,测角值即雷达测得的航空器的角度值,测角队列包括了若干测角值。
其中,步骤S2具体为:
其中,步骤S3具体为:
判断距离检验统计量是否大于临界值,若是,则目标在距离维度上发生了位移处于运动状态,若否,则目标在距离维度上没有发生位移处于静止状态;
判断角度检验统计量是否大于临界值,若是,则目标在角度维度上发生了位移处于运动状态,若否,则目标在角度维度上没有发生位移处于静止状态;
目标在距离维度和角度维度上都处于静止状态时,则确定目标处于静止状态,目标在距离维度上和/或角度维度上处于运动状态时,则确定目标处于运动状态。
本实施例中采用右侧检验方式,在进行判断前生成备选假设拒绝假设:在计算出两统计量后,再进行判断。设置临界值为若则表示在Ra维度上需要拒绝原假设,则确定目标在Ra维度上发生了位移,目标在Ra维度上并不处于静止状态;若则表示在SAz 2维度上需要拒绝原假设,则确定目标在SAz 2维度上发生了位移,目标在SAz 2维度上并不处于静止状态。当两个维度上目标都满足χ2统计检验时,则确定目标处于静止状态,当某一个维度目标不处于静止状态,则确定目标处于运动状态。
本实施例中,在确定被监视目标的状态后,对处于静止状态的目标采用地面跟踪方式进行跟踪,或对处于运动状态的目标采用空中跟踪方式进行跟踪。
本实施例的技术方案已通过国内某些机场的雷达验证,本实施例采用国内某机场2019年3月1日下午16时,某飞机从滑行到起飞的过程数据进行验例说明。该机场在两根跑道的北端均部署了Terma的SMR监视雷达,该雷达旋转周期为1秒,其中测角精度为2°,测距精度为5m。如图2所示,为雷达捕捉目标的示意图,从雷达开始捕捉到该目标,到该目标离开雷达监视范围,经历了589.578秒,从数据分析中可得飞机在整个运动过程中,经历了四次暂停,如图3所示,为目标原始数据图。在本组数据中,采用20个滑动周期作为检测门限,其中置信度使用0.05,则对应的可以通过计算得到检测门限为31.41。如图4所示,为根据数据计算后得到的计算结果图,该图中,横向不动的代表该目标在该位置处于静止状态。如图5所示,为目标跟踪图。根据图3、图4和图5所示,得到该目标暂停了四次,目标在第一转弯前暂停了两次,时间段[164.17,246.17]暂停了82秒,时间段[315.97,341.37]暂停了25.4秒;从第一个转弯处到第二个转弯处暂停了一次,时间段[379.86,433.69]暂停了53.83秒;最后在跑到上等待起飞时暂停了一次,时间段[492.56,533.87]暂停了41.32秒。
根据上述举例可知,通过确定目标的静止状态或运动状态后,采用对应的跟踪方式进行跟踪,能对目标进行准确的跟踪,并得到准确的跟踪数据。
综上所述,本实施例根据雷达探测到的数据,通过统计检验来判断被监视目标的当前状态,从而实现对目标的运动状态和静止状态检测,便于对处于不同状态的目标采用不同的跟踪方式,避免了静止目标跟踪丢失的情况发生,从而实现对目标全时段的准确跟踪和管理。本实施例采用χ2统计检验(即单边χ2滑动窗口检验),实现了基于点迹/航迹数据对静止目标的实时检测,运算量小,检测精准。
实施例二:
本实施例中提供了一种基于场面监视雷达的静止目标检测系统,适用于实施例一所述的基于场面监视雷达的静止目标检测方法,如图6所示,包括:
数据获取单元,用于获取被监视目标的N个测量值,并生成关于测距和测角的两个对列;
统计量计算单元,用于根据两个队列分别计算两个维度上的距离检验统计量和角度检验统计量;
判断分析单元,用于判断距离检验统计量和角度检验统计量是否都满足统计检验要求,若是则确定目标处于静止状态,若否则确定目标处于运动状态。
目标跟踪单元,用于对处于静止状态的目标采用地面跟踪方式进行跟踪,或对处于运动状态的目标采用空中跟踪方式进行跟踪。
本实施例中,在航空器准备起航或正在起航过程中,采用雷达对航空器进行探测并得到探测的值,基于探测的值进行统计检验分析,判断航空器处于静止状态还是运动状态,进而采用对应的跟踪方式。
其中,所述数据获取单元,具体用于:
通过雷达获取被监视目标的N个测量值(Rai,Azi){i=1,...,N}Rai表示测距值,Azi表示测角值;
根据N个测距值生成测距队列Rai(i=1,2,...,N);
根据N个测角值生成测角队列Azi(i=1,2,...,N)。
本实施例中的被监视目标即为航空器,测距值即为雷达测得的航空器的距离值,测距队列包括了若干测距值,测角值即雷达测得的航空器的角度值,测角队列包括了若干测角值。
其中,所述统计量计算单元,具体用于:
其中,所述判断分析单元,具体用于:
判断距离检验统计量是否大于临界值,若是,则目标在距离维度上发生了位移处于运动状态,若否,则目标在距离维度上没有发生位移处于静止状态;
判断角度检验统计量是否大于临界值,若是,则目标在角度维度上发生了位移处于运动状态,若否,则目标在角度维度上没有发生位移处于静止状态;
目标在距离维度和角度维度上都处于静止状态时,则确定目标处于静止状态,目标在距离维度上和/或角度维度上处于运动状态时,则确定目标处于运动状态。
本实施例中采用右侧检验方式,在进行判断前生成备选假设拒绝假设:在计算出两统计量后,再进行判断。设置临界值为若则表示在Ra维度上需要拒绝原假设,则确定目标在Ra维度上发生了位移,目标在Ra维度上并不处于静止状态;若则表示在SAz 2维度上需要拒绝原假设,则确定目标在SAz 2维度上发生了位移,目标在SAz 2维度上并不处于静止状态。当两个维度上目标都满足χ2统计检验时,则确定目标处于静止状态,当某一个维度目标不处于静止状态,则确定目标处于运动状态。
本实施例中,在确定被监视目标的状态后,对处于静止状态的目标采用地面跟踪方式进行跟踪,或对处于运动状态的目标采用空中跟踪方式进行跟踪。
本实施例的技术方案已通过国内某些机场的雷达验证,本实施例采用国内某机场2019年3月1日下午16时,某飞机从滑行到起飞的过程数据进行验例说明。该机场在两根跑道的北端均部署了Terma的SMR监视雷达,该雷达旋转周期为1秒,其中测角精度为2°,测距精度为5m。如图2所示,为雷达捕捉目标的示意图,从雷达开始捕捉到该目标,到该目标离开雷达监视范围,经历了589.578秒,从数据分析中可得飞机在整个运动过程中,经历了四次暂停,如图3所示,为目标原始数据图。在本组数据中,采用20个滑动周期作为检测门限,其中置信度使用0.05,则对应的可以通过计算得到检测门限为31.41。如图4所示,为根据数据计算后得到的计算结果图,该图中,横向不动的代表该目标在该位置处于静止状态。如图5所示,为目标跟踪图。根据图3、图4和图5所示,得到该目标暂停了四次,目标在第一转弯前暂停了两次,时间段[164.17,246.17]暂停了82秒,时间段[315.97,341.37]暂停了25.4秒;从第一个转弯处到第二个转弯处暂停了一次,时间段[379.86,433.69]暂停了53.83秒;最后在跑到上等待起飞时暂停了一次,时间段[492.56,533.87]暂停了41.32秒。
根据上述举例可知,通过确定目标的静止状态或运动状态后,采用对应的跟踪方式进行跟踪,能对目标进行准确的跟踪,并得到准确的跟踪数据。
综上所述,本实施例根据雷达探测到的数据,通过统计检验来判断被监视目标的当前状态,从而实现对目标的运动状态和静止状态检测,便于对处于不同状态的目标采用不同的跟踪方式,避免了静止目标跟踪丢失的情况发生,从而实现对目标全时段的准确跟踪和管理。本实施例采用χ2统计检验(即单边χ2滑动窗口检验),实现了基于点迹/航迹数据对静止目标的实时检测,运算量小,检测精准。
此外,本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元或步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所述步骤的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个步骤可结合为一个步骤,一个步骤可拆分为多个步骤,或一些特征可以忽略等。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围,其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
Claims (10)
1.一种基于场面监视雷达的静止目标检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取被监视目标的N个测量值,并生成关于测距和测角的两个对列;
根据两个队列分别计算两个维度上的距离检验统计量和角度检验统计量;
判断距离检验统计量和角度检验统计量是否都满足统计检验要求,若是则确定目标处于静止状态,若否则确定目标处于运动状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于场面监视雷达的静止目标检测方法,其特征在于,所述获取被监视目标的N个测量值,并生成关于测距和测角的两个对列,具体为:
通过雷达获取被监视目标的N个测量值(Rai,Azi){i=1,...,N},Rai表示测距值,Azi表示测角值;
根据N个测距值生成测距队列Rai(i=1,2,...,N);
根据N个测角值生成测角队列Azi(i=1,2,...,N)。
4.根据权利要求3所述的一种基于场面监视雷达的静止目标检测方法,其特征在于,所述判断距离检验统计量和角度检验统计量是否都满足统计检验要求,若是则确定目标处于静止状态,若否则确定目标处于运动状态,具体为:
判断距离检验统计量是否大于临界值,若是,则目标在距离维度上发生了位移处于运动状态,若否,则目标在距离维度上没有发生位移处于静止状态;
判断角度检验统计量是否大于临界值,若是,则目标在角度维度上发生了位移处于运动状态,若否,则目标在角度维度上没有发生位移处于静止状态;
目标在距离维度和角度维度上都处于静止状态时,则确定目标处于静止状态,目标在距离维度上和/或角度维度上处于运动状态时,则确定目标处于运动状态。
5.根据权利要求4所述的一种基于场面监视雷达的静止目标检测方法,其特征在于,还包括以下步骤:
对处于静止状态的目标采用地面跟踪方式进行跟踪,或对处于运动状态的目标采用空中跟踪方式进行跟踪。
6.一种基于场面监视雷达的静止目标检测系统,适用于权利要求1-5任一项所述的基于场面监视雷达的静止目标检测方法,其特征在于,包括:
数据获取单元,用于获取被监视目标的N个测量值,并生成关于测距和测角的两个对列;
统计量计算单元,用于根据两个队列分别计算两个维度上的距离检验统计量和角度检验统计量;
判断分析单元,用于判断距离检验统计量和角度检验统计量是否都满足统计检验要求,若是则确定目标处于静止状态,若否则确定目标处于运动状态。
7.根据权利要求6所述的一种基于场面监视雷达的静止目标检测系统,其特征在于,所述获取被监视目标的N个测量值,并生成关于测距和测角的两个对列,具体为:
通过雷达获取被监视目标的N个测量值(Rai,Azi){i=1,...,N},Rai表示测距值,Azi表示测角值;
根据N个测距值生成测距队列Rai(i=1,2,...,N);
根据N个测角值生成测角队列Azi(i=1,2,...,N)。
9.根据权利要求8所述的一种基于场面监视雷达的静止目标检测系统,其特征在于,所述判断距离检验统计量和角度检验统计量是否都满足统计检验要求,若是则确定目标处于静止状态,若否则确定目标处于运动状态,具体为:
判断距离检验统计量是否大于临界值,若是,则目标在距离维度上发生了位移处于运动状态,若否,则目标在距离维度上没有发生位移处于静止状态;
判断角度检验统计量是否大于临界值,若是,则目标在角度维度上发生了位移处于运动状态,若否,则目标在角度维度上没有发生位移处于静止状态;
目标在距离维度和角度维度上都处于静止状态时,则确定目标处于静止状态,目标在距离维度上和/或角度维度上处于运动状态时,则确定目标处于运动状态。
10.根据权利要求9所述的一种基于场面监视雷达的静止目标检测系统,其特征在于,还包括目标跟踪单元,目标跟踪单元用于对处于静止状态的目标采用地面跟踪方式进行跟踪,或对处于运动状态的目标采用空中跟踪方式进行跟踪。
Priority Applications (1)
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